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國立中興大學 水土保持學系所 陳文福所指導 曹鎮的 以適應性網路模糊推論系統推估台灣氣候週期性之研究 （2008），提出竹子湖天氣預報10天關鍵因素是什麼，來自於氣候變遷、主成份分析、頻譜分析、適應性網路模糊推論系統、克利金網格、蒸發散量。

而第二篇論文國立中央大學 大氣物理研究所 廖宇慶, 陳台琦所指導 馮雅茜的 台灣北部初秋豪雨個案之降雨特性研究 （2006），提出因為有 豪雨、雙偏極化雷達的重點而找出了 竹子湖天氣預報10天的解答。

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以適應性網路模糊推論系統推估台灣氣候週期性之研究

為了解決竹子湖天氣預報10天的問題，作者曹鎮 這樣論述：

近年來由於工商業持續發展，造成全球氣候相當程度的暖化，間接也影響了水文循環。為瞭解台灣之情形，本研究嘗試以主成份分析法，進行氣候因素間的簡化，再以頻譜分析法找出降雨量及氣溫兩因素之規則性，並進行模糊推論系統訓練學習，找出兩者與蒸發量間之模糊關聯。再利用克利金網格內插，使降雨量與氣溫由點資料轉為面資料，代回原先訓練學習之模糊資料庫，可得到區域性蒸發量值，最後配合土地利用圖層套疊，即可進行區域性蒸發散量之推估。另外，結合本研究導出之降雨量與氣溫規則函數，更可進一步達到蒸發量預估之效果。本研究發現在十項氣候因素中，二氧化碳之排放量與氣溫；蒸發量與日照時數；雲量與相對溼度間均具有高相關性，且北部測站

如台北、鞍部、竹子湖、基隆、宜蘭等站之年最大月降雨量均呈現三年，中南部之測站則多呈現三至四年之短週期，但台中與台南站卻呈現九年之長週期，而且降雨主週期相同之測站，其年最大月均溫亦有相同之變化趨勢。本研究將相同降雨週期之測站視為同一群組，以月降雨量與月均溫為輸入值，以月蒸發量為輸出值，進行模糊推論系統訓練學習，均有良好之訓練結果與誤差收斂。本研究推導出鞍部、竹子湖測站之年最大月降雨量與年最大月均溫規則函數，並發現雨量具有復現性。另外，利用MATLAB程式撰寫模糊推論系統訓練學習資料庫，結合克利金空間網格分佈，套疊淡水河流域之農林土地利用圖層，可推估區域性蒸發散量，其結果可供水資源利用規劃之參考。

台灣北部初秋豪雨個案之降雨特性研究

為了解決竹子湖天氣預報10天的問題，作者馮雅茜 這樣論述：

本文主要探討2006年9月10日北台灣初秋豪雨個案之降雨特性，當日最大累積雨量為竹子湖測站的556 mm/day(已達超大豪雨)，降雨主要集中在06-12 UTC。研究中利用中央大學雙偏極化雷達和五分山雷達進行中尺度分析，討論降雨之時空分布特徵、可能機制與微物理特性。綜觀天氣主要受到大陸性高壓與台灣南方外海之低壓產生的共伴環流所影響，大陸性高壓出海與高層轉為西風，屬於初秋的氣候特性。中尺度水平方向的雷達回波具有多種樣貌，系統自東向西移動，並由南北走向聚集後轉為東西走向。統計結果顯示強回波主要集中於三區：台灣東北部外海、大屯山區以及淡水河口附近，此三區皆存在有利的環境因子，分別為：綜觀環境高、

低壓的風場輻合，地形上坡增強，穿過台北盆地之東風與環境東北風的輻合。雙偏極化雷達顯示降水系統主要由層狀和發展不深的對流組成，而這些淺對流被嵌於層狀系統之間，利用雙偏極化雷達反演雨滴粒徑再配合風場資訊整理出一個雲物理的概念模式，長時間存在的層狀區持續提供融解後的水滴給低層，地形迎風坡或對流區有較大的上升速度，利於凝結使得小雨滴個數增多，可能有類似種雲餵雲的加強機制，且大ZDR集中在低層，降水可能以碰撞結合為主。

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